 عرض على TensorFlow.org |  تشغيل في Google Colab |  عرض المصدر على جيثب |  تحميل دفتر |
يوضح هذا البرنامج التعليمي طريقتين لتحميل النص ومعالجته مسبقًا.
- أولاً ، ستستخدم أدوات Keras المساعدة وطبقات المعالجة المسبقة. وتشمل هذه
tf.keras.utils.text_dataset_from_directoryلتحويل البيانات إلىtf.data.Datasetوtf.keras.layers.TextVectorizationالبيانات ، والترميز ، والتوجيه. إذا كنت جديدًا على TensorFlow ، فيجب أن تبدأ بهذه الأشياء. - بعد ذلك ، ستستخدم أدوات مساعدة ذات مستوى أدنى مثل
tf.data.TextLineDatasetلتحميل الملفات النصية ، و TensorFlow Text APIs ، مثلtext.UnicodeScriptTokenizerوtext.case_fold_utf8، لمعالجة البيانات مسبقًا للتحكم الدقيق في الحبوب.
# Be sure you're using the stable versions of both `tensorflow` and# `tensorflow-text`, for binary compatibility.pip uninstall -y tf-nightly keras-nightlypip install tensorflowpip install tensorflow-text
import collections
import pathlib
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import losses
from tensorflow.keras import utils
from tensorflow.keras.layers import TextVectorization
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_text as tf_text
مثال 1: توقع علامة سؤال Stack Overflow
كمثال أول ، ستقوم بتنزيل مجموعة بيانات لأسئلة البرمجة من Stack Overflow. يتم تصنيف كل سؤال ( "كيف يمكنني فرز القاموس حسب القيمة؟" ) بعلامة واحدة بالضبط ( Python أو CSharp أو JavaScript أو Java ). مهمتك هي تطوير نموذج يتنبأ بعلامة السؤال. هذا مثال على التصنيف متعدد الفئات - وهو نوع مهم وقابل للتطبيق على نطاق واسع من مشاكل التعلم الآلي.
قم بتنزيل واستكشاف مجموعة البيانات
ابدأ بتنزيل مجموعة بيانات Stack Overflow باستخدام tf.keras.utils.get_file ، واستكشف بنية الدليل:
data_url = 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz'
dataset_dir = utils.get_file(
origin=data_url,
untar=True,
cache_dir='stack_overflow',
cache_subdir='')
dataset_dir = pathlib.Path(dataset_dir).parent
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz 6053888/6053168 [==============================] - 0s 0us/step 6062080/6053168 [==============================] - 0s 0us/step
list(dataset_dir.iterdir())
[PosixPath('/tmp/.keras/train'),
PosixPath('/tmp/.keras/README.md'),
PosixPath('/tmp/.keras/stack_overflow_16k.tar.gz'),
PosixPath('/tmp/.keras/test')]
train_dir = dataset_dir/'train'
list(train_dir.iterdir())
[PosixPath('/tmp/.keras/train/java'),
PosixPath('/tmp/.keras/train/csharp'),
PosixPath('/tmp/.keras/train/javascript'),
PosixPath('/tmp/.keras/train/python')]
تحتوي الدلائل train/csharp و train/java و train/python و train/javascript على العديد من الملفات النصية ، كل منها عبارة عن سؤال Stack Overflow.
اطبع ملفًا نموذجيًا وافحص البيانات:
sample_file = train_dir/'python/1755.txt'
with open(sample_file) as f:
print(f.read())
why does this blank program print true x=true.def stupid():. x=false.stupid().print x
قم بتحميل مجموعة البيانات
بعد ذلك ، ستقوم بتحميل البيانات من القرص وإعدادها بتنسيق مناسب للتدريب. للقيام بذلك ، سوف تستخدم tf.keras.utils.text_dataset_from_directory لإنشاء ملف tf.data.Dataset . إذا كنت جديدًا على tf.data ، فهي عبارة عن مجموعة قوية من الأدوات لبناء خطوط أنابيب الإدخال. (تعرف على المزيد في tf.data: إنشاء دليل خطوط أنابيب الإدخال TensorFlow .)
يتوقع tf.keras.utils.text_dataset_from_directory API بنية دليل على النحو التالي:
train/
...csharp/
......1.txt
......2.txt
...java/
......1.txt
......2.txt
...javascript/
......1.txt
......2.txt
...python/
......1.txt
......2.txt
عند تشغيل تجربة التعلم الآلي ، من الأفضل تقسيم مجموعة البيانات الخاصة بك إلى ثلاثة أقسام: التدريب والتحقق من الصحة والاختبار .
تم بالفعل تقسيم مجموعة بيانات Stack Overflow إلى مجموعات تدريب واختبار ، ولكنها تفتقر إلى مجموعة التحقق من الصحة.
قم بإنشاء مجموعة تحقق باستخدام تقسيم 80:20 لبيانات التدريب باستخدام tf.keras.utils.text_dataset_from_directory مع تعيين validation_split على 0.2 (أي 20٪):
batch_size = 32
seed = 42
raw_train_ds = utils.text_dataset_from_directory(
train_dir,
batch_size=batch_size,
validation_split=0.2,
subset='training',
seed=seed)
Found 8000 files belonging to 4 classes. Using 6400 files for training.
كما يوحي إخراج الخلية السابق ، هناك 8000 مثال في مجلد التدريب ، ستستخدم 80٪ (أو 6400) منها للتدريب. ستتعلم في لحظة أنه يمكنك تدريب نموذج عن طريق تمرير tf.data.Dataset مباشرة إلى Model.fit .
أولاً ، كرر مجموعة البيانات واطبع بعض الأمثلة للتعرف على البيانات.
for text_batch, label_batch in raw_train_ds.take(1):
for i in range(10):
print("Question: ", text_batch.numpy()[i])
print("Label:", label_batch.numpy()[i])
Question: b'"my tester is going to the wrong constructor i am new to programming so if i ask a question that can be easily fixed, please forgive me. my program has a tester class with a main. when i send that to my regularpolygon class, it sends it to the wrong constructor. i have two constructors. 1 without perameters..public regularpolygon(). {. mynumsides = 5;. mysidelength = 30;. }//end default constructor...and my second, with perameters. ..public regularpolygon(int numsides, double sidelength). {. mynumsides = numsides;. mysidelength = sidelength;. }// end constructor...in my tester class i have these two lines:..regularpolygon shape = new regularpolygon(numsides, sidelength);. shape.menu();...numsides and sidelength were declared and initialized earlier in the testing class...so what i want to happen, is the tester class sends numsides and sidelength to the second constructor and use it in that class. but it only uses the default constructor, which therefor ruins the whole rest of the program. can somebody help me?..for those of you who want to see more of my code: here you go..public double vertexangle(). {. system.out.println(""the vertex angle method: "" + mynumsides);// prints out 5. system.out.println(""the vertex angle method: "" + mysidelength); // prints out 30.. double vertexangle;. vertexangle = ((mynumsides - 2.0) / mynumsides) * 180.0;. return vertexangle;. }//end method vertexangle..public void menu().{. system.out.println(mynumsides); // prints out what the user puts in. system.out.println(mysidelength); // prints out what the user puts in. gotographic();. calcr(mynumsides, mysidelength);. calcr(mynumsides, mysidelength);. print(); .}// end menu...this is my entire tester class:..public static void main(string[] arg).{. int numsides;. double sidelength;. scanner keyboard = new scanner(system.in);.. system.out.println(""welcome to the regular polygon program!"");. system.out.println();.. system.out.print(""enter the number of sides of the polygon ==> "");. numsides = keyboard.nextint();. system.out.println();.. system.out.print(""enter the side length of each side ==> "");. sidelength = keyboard.nextdouble();. system.out.println();.. regularpolygon shape = new regularpolygon(numsides, sidelength);. shape.menu();.}//end main...for testing it i sent it numsides 4 and sidelength 100."\n'
Label: 1
Question: b'"blank code slow skin detection this code changes the color space to lab and using a threshold finds the skin area of an image. but it\'s ridiculously slow. i don\'t know how to make it faster ? ..from colormath.color_objects import *..def skindetection(img, treshold=80, color=[255,20,147]):.. print img.shape. res=img.copy(). for x in range(img.shape[0]):. for y in range(img.shape[1]):. rgbimg=rgbcolor(img[x,y,0],img[x,y,1],img[x,y,2]). labimg=rgbimg.convert_to(\'lab\', debug=false). if (labimg.lab_l > treshold):. res[x,y,:]=color. else: . res[x,y,:]=img[x,y,:].. return res"\n'
Label: 3
Question: b'"option and validation in blank i want to add a new option on my system where i want to add two text files, both rental.txt and customer.txt. inside each text are id numbers of the customer, the videotape they need and the price...i want to place it as an option on my code. right now i have:...add customer.rent return.view list.search.exit...i want to add this as my sixth option. say for example i ordered a video, it would display the price and would let me confirm the price and if i am going to buy it or not...here is my current code:.. import blank.io.*;. import blank.util.arraylist;. import static blank.lang.system.out;.. public class rentalsystem{. static bufferedreader input = new bufferedreader(new inputstreamreader(system.in));. static file file = new file(""file.txt"");. static arraylist<string> list = new arraylist<string>();. static int rows;.. public static void main(string[] args) throws exception{. introduction();. system.out.print(""nn"");. login();. system.out.print(""nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn"");. introduction();. string repeat;. do{. loadfile();. system.out.print(""nwhat do you want to do?nn"");. system.out.print(""n - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -"");. system.out.print(""nn | 1. add customer | 2. rent return |n"");. system.out.print(""n - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -"");. system.out.print(""nn | 3. view list | 4. search |n"");. system.out.print(""n - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -"");. system.out.print(""nn | 5. exit |n"");. system.out.print(""n - - - - - - - - - -"");. system.out.print(""nnchoice:"");. int choice = integer.parseint(input.readline());. switch(choice){. case 1:. writedata();. break;. case 2:. rentdata();. break;. case 3:. viewlist();. break;. case 4:. search();. break;. case 5:. system.out.println(""goodbye!"");. system.exit(0);. default:. system.out.print(""invalid choice: "");. break;. }. system.out.print(""ndo another task? [y/n] "");. repeat = input.readline();. }while(repeat.equals(""y""));.. if(repeat!=""y"") system.out.println(""ngoodbye!"");.. }.. public static void writedata() throws exception{. system.out.print(""nname: "");. string cname = input.readline();. system.out.print(""address: "");. string add = input.readline();. system.out.print(""phone no.: "");. string pno = input.readline();. system.out.print(""rental amount: "");. string ramount = input.readline();. system.out.print(""tapenumber: "");. string tno = input.readline();. system.out.print(""title: "");. string title = input.readline();. system.out.print(""date borrowed: "");. string dborrowed = input.readline();. system.out.print(""due date: "");. string ddate = input.readline();. createline(cname, add, pno, ramount,tno, title, dborrowed, ddate);. rentdata();. }.. public static void createline(string name, string address, string phone , string rental, string tapenumber, string title, string borrowed, string due) throws exception{. filewriter fw = new filewriter(file, true);. fw.write(""nname: ""+name + ""naddress: "" + address +""nphone no.: ""+ phone+""nrentalamount: ""+rental+""ntape no.: ""+ tapenumber+""ntitle: ""+ title+""ndate borrowed: ""+borrowed +""ndue date: ""+ due+"":rn"");. fw.close();. }.. public static void loadfile() throws exception{. try{. list.clear();. fileinputstream fstream = new fileinputstream(file);. bufferedreader br = new bufferedreader(new inputstreamreader(fstream));. rows = 0;. while( br.ready()). {. list.add(br.readline());. rows++;. }. br.close();. } catch(exception e){. system.out.println(""list not yet loaded."");. }. }.. public static void viewlist(){. system.out.print(""n~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. system.out.print("" |list of all costumers|"");. system.out.print(""~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. for(int i = 0; i <rows; i++){. system.out.println(list.get(i));. }. }. public static void rentdata()throws exception. { system.out.print(""n~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. system.out.print("" |rent data list|"");. system.out.print(""~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. system.out.print(""nenter customer name: "");. string cname = input.readline();. system.out.print(""date borrowed: "");. string dborrowed = input.readline();. system.out.print(""due date: "");. string ddate = input.readline();. system.out.print(""return date: "");. string rdate = input.readline();. system.out.print(""rent amount: "");. string ramount = input.readline();.. system.out.print(""you pay:""+ramount);... }. public static void search()throws exception. { system.out.print(""n~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. system.out.print("" |search costumers|"");. system.out.print(""~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. system.out.print(""nenter costumer name: "");. string cname = input.readline();. boolean found = false;.. for(int i=0; i < rows; i++){. string temp[] = list.get(i).split("","");.. if(cname.equals(temp[0])){. system.out.println(""search result:nyou are "" + temp[0] + "" from "" + temp[1] + "".""+ temp[2] + "".""+ temp[3] + "".""+ temp[4] + "".""+ temp[5] + "" is "" + temp[6] + "".""+ temp[7] + "" is "" + temp[8] + ""."");. found = true;. }. }.. if(!found){. system.out.print(""no results."");. }.. }.. public static boolean evaluate(string uname, string pass){. if (uname.equals(""admin"")&&pass.equals(""12345"")) return true;. else return false;. }.. public static string login()throws exception{. bufferedreader input=new bufferedreader(new inputstreamreader(system.in));. int counter=0;. do{. system.out.print(""username:"");. string uname =input.readline();. system.out.print(""password:"");. string pass =input.readline();.. boolean accept= evaluate(uname,pass);.. if(accept){. break;. }else{. system.out.println(""incorrect username or password!"");. counter ++;. }. }while(counter<3);.. if(counter !=3) return ""login successful"";. else return ""login failed"";. }. public static void introduction() throws exception{.. system.out.println("" - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -"");. system.out.println("" ! r e n t a l !"");. system.out.println("" ! ~ ~ ~ ~ ~ ! ================= ! ~ ~ ~ ~ ~ !"");. system.out.println("" ! s y s t e m !"");. system.out.println("" - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -"");. }..}"\n'
Label: 1
Question: b'"exception: dynamic sql generation for the updatecommand is not supported against a selectcommand that does not return any key i dont know what is the problem this my code : ..string nomtable;..datatable listeetablissementtable = new datatable();.datatable listeinteretstable = new datatable();.dataset ds = new dataset();.sqldataadapter da;.sqlcommandbuilder cmdb;..private void listeinterets_click(object sender, eventargs e).{. nomtable = ""listeinteretstable"";. d.cnx.open();. da = new sqldataadapter(""select nome from offices"", d.cnx);. ds = new dataset();. da.fill(ds, nomtable);. datagridview1.datasource = ds.tables[nomtable];.}..private void sauvgarder_click(object sender, eventargs e).{. d.cnx.open();. cmdb = new sqlcommandbuilder(da);. da.update(ds, nomtable);. d.cnx.close();.}"\n'
Label: 0
Question: b'"parameter with question mark and super in blank, i\'ve come across a method that is formatted like this:..public final subscription subscribe(final action1<? super t> onnext, final action1<throwable> onerror) {.}...in the first parameter, what does the question mark and super mean?"\n'
Label: 1
Question: b'call two objects wsdl the first time i got a very strange wsdl. ..i would like to call the object (interface - invoicecheck_out) do you know how?....i would like to call the object (variable) do you know how?..try to call (it`s ok)....try to call (how call this?)\n'
Label: 0
Question: b"how to correctly make the icon for systemtray in blank using icon sizes of any dimension for systemtray doesn't look good overall. .what is the correct way of making icons for windows system tray?..screenshots: http://imgur.com/zsibwn9..icon: http://imgur.com/vsh4zo8\n"
Label: 0
Question: b'"is there a way to check a variable that exists in a different script than the original one? i\'m trying to check if a variable, which was previously set to true in 2.py in 1.py, as 1.py is only supposed to continue if the variable is true...2.py..import os..completed = false..#some stuff here..completed = true...1.py..import 2 ..if completed == true. #do things...however i get a syntax error at ..if completed == true"\n'
Label: 3
Question: b'"blank control flow i made a number which asks for 2 numbers with blank and responds with the corresponding message for the case. how come it doesnt work for the second number ? .regardless what i enter for the second number , i am getting the message ""your number is in the range 0-10""...using system;.using system.collections.generic;.using system.linq;.using system.text;..namespace consoleapplication1.{. class program. {. static void main(string[] args). {. string myinput; // declaring the type of the variables. int myint;.. string number1;. int number;... console.writeline(""enter a number"");. myinput = console.readline(); //muyinput is a string which is entry input. myint = int32.parse(myinput); // myint converts the string into an integer.. if (myint > 0). console.writeline(""your number {0} is greater than zero."", myint);. else if (myint < 0). console.writeline(""your number {0} is less than zero."", myint);. else. console.writeline(""your number {0} is equal zero."", myint);.. console.writeline(""enter another number"");. number1 = console.readline(); . number = int32.parse(myinput); .. if (number < 0 || number == 0). console.writeline(""your number {0} is less than zero or equal zero."", number);. else if (number > 0 && number <= 10). console.writeline(""your number {0} is in the range from 0 to 10."", number);. else. console.writeline(""your number {0} is greater than 10."", number);.. console.writeline(""enter another number"");.. }. } .}"\n'
Label: 0
Question: b'"credentials cannot be used for ntlm authentication i am getting org.apache.commons.httpclient.auth.invalidcredentialsexception: credentials cannot be used for ntlm authentication: exception in eclipse..whether it is possible mention eclipse to take system proxy settings directly?..public class httpgetproxy {. private static final string proxy_host = ""proxy.****.com"";. private static final int proxy_port = 6050;.. public static void main(string[] args) {. httpclient client = new httpclient();. httpmethod method = new getmethod(""https://kodeblank.org"");.. hostconfiguration config = client.gethostconfiguration();. config.setproxy(proxy_host, proxy_port);.. string username = ""*****"";. string password = ""*****"";. credentials credentials = new usernamepasswordcredentials(username, password);. authscope authscope = new authscope(proxy_host, proxy_port);.. client.getstate().setproxycredentials(authscope, credentials);.. try {. client.executemethod(method);.. if (method.getstatuscode() == httpstatus.sc_ok) {. string response = method.getresponsebodyasstring();. system.out.println(""response = "" + response);. }. } catch (ioexception e) {. e.printstacktrace();. } finally {. method.releaseconnection();. }. }.}...exception:... dec 08, 2017 1:41:39 pm . org.apache.commons.httpclient.auth.authchallengeprocessor selectauthscheme. info: ntlm authentication scheme selected. dec 08, 2017 1:41:39 pm org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector executeconnect. severe: credentials cannot be used for ntlm authentication: . org.apache.commons.httpclient.usernamepasswordcredentials. org.apache.commons.httpclient.auth.invalidcredentialsexception: credentials . cannot be used for ntlm authentication: . enter code here . org.apache.commons.httpclient.usernamepasswordcredentials. at org.apache.commons.httpclient.auth.ntlmscheme.authenticate(ntlmscheme.blank:332). at org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector.authenticateproxy(httpmethoddirector.blank:320). at org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector.executeconnect(httpmethoddirector.blank:491). at org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector.executewithretry(httpmethoddirector.blank:391). at org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector.executemethod(httpmethoddirector.blank:171). at org.apache.commons.httpclient.httpclient.executemethod(httpclient.blank:397). at org.apache.commons.httpclient.httpclient.executemethod(httpclient.blank:323). at httpgetproxy.main(httpgetproxy.blank:31). dec 08, 2017 1:41:39 pm org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector processproxyauthchallenge. info: failure authenticating with ntlm @proxy.****.com:6050"\n'
Label: 1
الملصقات هي 0 أو 1 أو 2 أو 3 . للتحقق من أي مما يتوافق مع تسمية السلسلة ، يمكنك فحص خاصية class_names في مجموعة البيانات:
for i, label in enumerate(raw_train_ds.class_names):
print("Label", i, "corresponds to", label)
Label 0 corresponds to csharp Label 1 corresponds to java Label 2 corresponds to javascript Label 3 corresponds to python
بعد ذلك ، ستقوم بإنشاء عملية تحقق ومجموعة اختبار باستخدام tf.keras.utils.text_dataset_from_directory . ستستخدم المراجعات المتبقية البالغ عددها 1600 من مجموعة التدريب للتحقق من صحتها.
# Create a validation set.
raw_val_ds = utils.text_dataset_from_directory(
train_dir,
batch_size=batch_size,
validation_split=0.2,
subset='validation',
seed=seed)
Found 8000 files belonging to 4 classes. Using 1600 files for validation.
test_dir = dataset_dir/'test'
# Create a test set.
raw_test_ds = utils.text_dataset_from_directory(
test_dir,
batch_size=batch_size)
Found 8000 files belonging to 4 classes.
جهز مجموعة البيانات للتدريب
بعد ذلك ، ستقوم بتوحيد البيانات وترميزها وتوجيهها باستخدام tf.keras.layers.TextVectorization layer.
- يشير التوحيد القياسي إلى المعالجة المسبقة للنص ، عادةً لإزالة علامات الترقيم أو عناصر HTML لتبسيط مجموعة البيانات.
- يشير الترميز إلى تقسيم السلاسل إلى رموز (على سبيل المثال ، تقسيم جملة إلى كلمات فردية عن طريق تقسيمها على مسافة بيضاء).
- تشير Vectorization إلى تحويل الرموز المميزة إلى أرقام بحيث يمكن تغذيتها في شبكة عصبية.
يمكن إنجاز كل هذه المهام باستخدام هذه الطبقة. (يمكنك معرفة المزيد حول كل منها في tf.keras.layers.TextVectorization API docs.)
لاحظ أن:
- التوحيد الافتراضي يحول النص إلى أحرف صغيرة ويزيل علامات الترقيم (
standardize='lower_and_strip_punctuation'). - الرمز المميز الافتراضي ينقسم على مسافة بيضاء (
split='whitespace'). - الوضع المتجه الافتراضي هو
'int'(output_mode='int'). ينتج عن هذا مؤشرات عدد صحيح (واحد لكل رمز). يمكن استخدام هذا الوضع لبناء نماذج تأخذ ترتيب الكلمات في الاعتبار. يمكنك أيضًا استخدام أوضاع أخرى - مثل'binary'- لإنشاء نماذج من مجموعة كلمات .
ستقوم ببناء نموذجين لمعرفة المزيد حول التقييس ، والترميز ، والتوجيه باستخدام TextVectorization :
- أولاً ، ستستخدم وضع المتجه
'binary'لبناء نموذج كيس من الكلمات. - بعد ذلك ، ستستخدم وضع
'int'مع شبكة 1D ConvNet.
VOCAB_SIZE = 10000
binary_vectorize_layer = TextVectorization(
max_tokens=VOCAB_SIZE,
output_mode='binary')
بالنسبة للوضع 'int' ، بالإضافة إلى الحد الأقصى لحجم المفردات ، تحتاج إلى تعيين حد أقصى واضح لطول التسلسل ( MAX_SEQUENCE_LENGTH ) ، مما يؤدي إلى قيام الطبقة بضرب التسلسلات أو اقتطاعها إلى قيم output_sequence_length بالضبط:
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 250
int_vectorize_layer = TextVectorization(
max_tokens=VOCAB_SIZE,
output_mode='int',
output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
بعد ذلك ، اتصل بـ TextVectorization.adapt لتلائم حالة طبقة المعالجة المسبقة لمجموعة البيانات. سيؤدي هذا إلى قيام النموذج ببناء فهرس من السلاسل إلى أعداد صحيحة.
# Make a text-only dataset (without labels), then call `TextVectorization.adapt`.
train_text = raw_train_ds.map(lambda text, labels: text)
binary_vectorize_layer.adapt(train_text)
int_vectorize_layer.adapt(train_text)
اطبع نتيجة استخدام هذه الطبقات للمعالجة المسبقة للبيانات:
def binary_vectorize_text(text, label):
text = tf.expand_dims(text, -1)
return binary_vectorize_layer(text), label
def int_vectorize_text(text, label):
text = tf.expand_dims(text, -1)
return int_vectorize_layer(text), label
# Retrieve a batch (of 32 reviews and labels) from the dataset.
text_batch, label_batch = next(iter(raw_train_ds))
first_question, first_label = text_batch[0], label_batch[0]
print("Question", first_question)
print("Label", first_label)
Question tf.Tensor(b'"what is the difference between these two ways to create an element? var a = document.createelement(\'div\');..a.id = ""mydiv"";...and..var a = document.createelement(\'div\').id = ""mydiv"";...what is the difference between them such that the first one works and the second one doesn\'t?"\n', shape=(), dtype=string) Label tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)
print("'binary' vectorized question:",
binary_vectorize_text(first_question, first_label)[0])
'binary' vectorized question: tf.Tensor([[1. 1. 0. ... 0. 0. 0.]], shape=(1, 10000), dtype=float32)
print("'int' vectorized question:",
int_vectorize_text(first_question, first_label)[0])
'int' vectorized question: tf.Tensor(
[[ 55 6 2 410 211 229 121 895 4 124 32 245 43 5 1 1 5 1
1 6 2 410 211 191 318 14 2 98 71 188 8 2 199 71 178 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]], shape=(1, 250), dtype=int64)
كما هو موضح أعلاه ، يقوم الوضع 'binary' TextVectorization بإرجاع مصفوفة تشير إلى الرموز المميزة الموجودة مرة واحدة على الأقل في الإدخال ، بينما يستبدل الوضع 'int' كل رمز مميز بعدد صحيح ، وبالتالي الحفاظ على ترتيبها.
يمكنك البحث عن الرمز (السلسلة) الذي يتوافق مع كل عدد صحيح من خلال استدعاء TextVectorization.get_vocabulary على الطبقة:
print("1289 ---> ", int_vectorize_layer.get_vocabulary()[1289])
print("313 ---> ", int_vectorize_layer.get_vocabulary()[313])
print("Vocabulary size: {}".format(len(int_vectorize_layer.get_vocabulary())))
1289 ---> roman 313 ---> source Vocabulary size: 10000
أنت جاهز تقريبًا لتدريب نموذجك.
كخطوة نهائية للمعالجة المسبقة ، ستقوم بتطبيق طبقات TextVectorization التي قمت بإنشائها مسبقًا على مجموعات التدريب والتحقق من الصحة والاختبار:
binary_train_ds = raw_train_ds.map(binary_vectorize_text)
binary_val_ds = raw_val_ds.map(binary_vectorize_text)
binary_test_ds = raw_test_ds.map(binary_vectorize_text)
int_train_ds = raw_train_ds.map(int_vectorize_text)
int_val_ds = raw_val_ds.map(int_vectorize_text)
int_test_ds = raw_test_ds.map(int_vectorize_text)
تكوين مجموعة البيانات للأداء
هاتان طريقتان مهمتان يجب عليك استخدامهما عند تحميل البيانات للتأكد من أن الإدخال / الإخراج لا يصبح محظورًا.
-
Dataset.cacheيحتفظ بالبيانات في الذاكرة بعد تحميلها خارج القرص. سيضمن ذلك عدم تحول مجموعة البيانات إلى عنق زجاجة أثناء تدريب نموذجك. إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك كبيرة جدًا بحيث لا يمكن وضعها في الذاكرة ، فيمكنك أيضًا استخدام هذه الطريقة لإنشاء ذاكرة تخزين مؤقت على القرص ذات أداء فعال ، والتي تعد أكثر كفاءة في القراءة من العديد من الملفات الصغيرة. -
Dataset.prefetchيتداخل مع المعالجة المسبقة للبيانات وتنفيذ النموذج أثناء التدريب.
يمكنك معرفة المزيد حول كلتا الطريقتين ، بالإضافة إلى كيفية تخزين البيانات مؤقتًا على القرص في قسم الجلب المسبق لأداء أفضل باستخدام دليل tf.data API .
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
def configure_dataset(dataset):
return dataset.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
binary_train_ds = configure_dataset(binary_train_ds)
binary_val_ds = configure_dataset(binary_val_ds)
binary_test_ds = configure_dataset(binary_test_ds)
int_train_ds = configure_dataset(int_train_ds)
int_val_ds = configure_dataset(int_val_ds)
int_test_ds = configure_dataset(int_test_ds)
تدريب النموذج
حان الوقت لإنشاء شبكتك العصبية.
بالنسبة إلى البيانات المتجهية 'binary' ، حدد نموذجًا خطيًا بسيطًا لحقيبة الكلمات ، ثم قم بتكوينه وتدريبه:
binary_model = tf.keras.Sequential([layers.Dense(4)])
binary_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
history = binary_model.fit(
binary_train_ds, validation_data=binary_val_ds, epochs=10)
Epoch 1/10 200/200 [==============================] - 2s 4ms/step - loss: 1.1170 - accuracy: 0.6509 - val_loss: 0.9165 - val_accuracy: 0.7844 Epoch 2/10 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.7781 - accuracy: 0.8169 - val_loss: 0.7522 - val_accuracy: 0.8050 Epoch 3/10 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.6274 - accuracy: 0.8591 - val_loss: 0.6664 - val_accuracy: 0.8163 Epoch 4/10 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.5342 - accuracy: 0.8866 - val_loss: 0.6129 - val_accuracy: 0.8188 Epoch 5/10 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.4683 - accuracy: 0.9038 - val_loss: 0.5761 - val_accuracy: 0.8281 Epoch 6/10 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.4181 - accuracy: 0.9181 - val_loss: 0.5494 - val_accuracy: 0.8331 Epoch 7/10 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3779 - accuracy: 0.9287 - val_loss: 0.5293 - val_accuracy: 0.8388 Epoch 8/10 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3446 - accuracy: 0.9361 - val_loss: 0.5137 - val_accuracy: 0.8400 Epoch 9/10 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3164 - accuracy: 0.9430 - val_loss: 0.5014 - val_accuracy: 0.8381 Epoch 10/10 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.2920 - accuracy: 0.9495 - val_loss: 0.4916 - val_accuracy: 0.8388
بعد ذلك ، ستستخدم الطبقة المتجهة 'int' لبناء شبكة 1D ConvNet:
def create_model(vocab_size, num_labels):
model = tf.keras.Sequential([
layers.Embedding(vocab_size, 64, mask_zero=True),
layers.Conv1D(64, 5, padding="valid", activation="relu", strides=2),
layers.GlobalMaxPooling1D(),
layers.Dense(num_labels)
])
return model
# `vocab_size` is `VOCAB_SIZE + 1` since `0` is used additionally for padding.
int_model = create_model(vocab_size=VOCAB_SIZE + 1, num_labels=4)
int_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
history = int_model.fit(int_train_ds, validation_data=int_val_ds, epochs=5)
Epoch 1/5 200/200 [==============================] - 9s 5ms/step - loss: 1.1471 - accuracy: 0.5016 - val_loss: 0.7856 - val_accuracy: 0.6913 Epoch 2/5 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.6378 - accuracy: 0.7550 - val_loss: 0.5494 - val_accuracy: 0.8056 Epoch 3/5 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3900 - accuracy: 0.8764 - val_loss: 0.4845 - val_accuracy: 0.8206 Epoch 4/5 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.2234 - accuracy: 0.9447 - val_loss: 0.4819 - val_accuracy: 0.8188 Epoch 5/5 200/200 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.1146 - accuracy: 0.9809 - val_loss: 0.5038 - val_accuracy: 0.8150
قارن بين النموذجين:
print("Linear model on binary vectorized data:")
print(binary_model.summary())
Linear model on binary vectorized data:
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense (Dense) (None, 4) 40004
=================================================================
Total params: 40,004
Trainable params: 40,004
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
None
print("ConvNet model on int vectorized data:")
print(int_model.summary())
ConvNet model on int vectorized data:
Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding (Embedding) (None, None, 64) 640064
conv1d (Conv1D) (None, None, 64) 20544
global_max_pooling1d (Globa (None, 64) 0
lMaxPooling1D)
dense_1 (Dense) (None, 4) 260
=================================================================
Total params: 660,868
Trainable params: 660,868
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
None
قم بتقييم كلا النموذجين على بيانات الاختبار:
binary_loss, binary_accuracy = binary_model.evaluate(binary_test_ds)
int_loss, int_accuracy = int_model.evaluate(int_test_ds)
print("Binary model accuracy: {:2.2%}".format(binary_accuracy))
print("Int model accuracy: {:2.2%}".format(int_accuracy))
250/250 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.5178 - accuracy: 0.8151 250/250 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.5262 - accuracy: 0.8073 Binary model accuracy: 81.51% Int model accuracy: 80.73%
تصدير النموذج
في الكود أعلاه ، قمت بتطبيق tf.keras.layers.TextVectorization على مجموعة البيانات قبل إدخال النص في النموذج. إذا كنت ترغب في جعل النموذج الخاص بك قادرًا على معالجة السلاسل الأولية (على سبيل المثال ، لتبسيط نشره) ، يمكنك تضمين طبقة TextVectorization داخل النموذج الخاص بك.
للقيام بذلك ، يمكنك إنشاء نموذج جديد باستخدام الأوزان التي قمت بتدريبها للتو:
export_model = tf.keras.Sequential(
[binary_vectorize_layer, binary_model,
layers.Activation('sigmoid')])
export_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# Test it with `raw_test_ds`, which yields raw strings
loss, accuracy = export_model.evaluate(raw_test_ds)
print("Accuracy: {:2.2%}".format(binary_accuracy))
250/250 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.5178 - accuracy: 0.8151 Accuracy: 81.51%
الآن ، يمكن أن يأخذ نموذجك سلاسل أولية كمدخلات ويتنبأ بنتيجة لكل تسمية باستخدام Model.predict . حدد وظيفة للعثور على التسمية ذات الدرجة القصوى:
def get_string_labels(predicted_scores_batch):
predicted_int_labels = tf.argmax(predicted_scores_batch, axis=1)
predicted_labels = tf.gather(raw_train_ds.class_names, predicted_int_labels)
return predicted_labels
تشغيل الاستدلال على البيانات الجديدة
inputs = [
"how do I extract keys from a dict into a list?", # 'python'
"debug public static void main(string[] args) {...}", # 'java'
]
predicted_scores = export_model.predict(inputs)
predicted_labels = get_string_labels(predicted_scores)
for input, label in zip(inputs, predicted_labels):
print("Question: ", input)
print("Predicted label: ", label.numpy())
Question: how do I extract keys from a dict into a list?
Predicted label: b'python'
Question: debug public static void main(string[] args) {...}
Predicted label: b'java'
يتيح لك تضمين منطق المعالجة المسبقة للنص داخل نموذجك تصدير نموذج للإنتاج يبسط النشر ويقلل من احتمالية انحراف التدريب / الاختبار .
هناك فرق في الأداء يجب مراعاته عند اختيار مكان تطبيق tf.keras.layers.TextVectorization . يتيح لك استخدامه خارج النموذج الخاص بك القيام بمعالجة غير متزامنة لوحدة المعالجة المركزية وتخزين بياناتك مؤقتًا عند التدريب على وحدة معالجة الرسومات. لذلك ، إذا كنت تقوم بتدريب النموذج الخاص بك على وحدة معالجة الرسومات ، فربما ترغب في استخدام هذا الخيار للحصول على أفضل أداء أثناء تطوير النموذج الخاص بك ، ثم قم بالتبديل إلى تضمين طبقة TextVectorization داخل النموذج الخاص بك عندما تكون جاهزًا للتحضير للنشر .
قم بزيارة البرنامج التعليمي حفظ وتحميل النماذج لمعرفة المزيد حول حفظ النماذج.
مثال 2: توقع مؤلف ترجمات الإلياذة
فيما يلي مثال على استخدام tf.data.TextLineDataset لتحميل أمثلة من الملفات النصية ، و TensorFlow Text لمعالجة البيانات مسبقًا. ستستخدم ثلاث ترجمات إنجليزية مختلفة لنفس العمل ، إلياذة هوميروس ، وستقوم بتدريب نموذج للتعرف على المترجم بسطر واحد من النص.
قم بتنزيل واستكشاف مجموعة البيانات
نصوص الترجمات الثلاث هي:
خضعت الملفات النصية المستخدمة في هذا البرنامج التعليمي لبعض مهام المعالجة المسبقة النموذجية مثل إزالة رأس المستند وتذييله وأرقام الأسطر وعناوين الفصول.
قم بتنزيل هذه الملفات المنغمسة بشكل خفيف محليًا:
DIRECTORY_URL = 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/illiad/'
FILE_NAMES = ['cowper.txt', 'derby.txt', 'butler.txt']
for name in FILE_NAMES:
text_dir = utils.get_file(name, origin=DIRECTORY_URL + name)
parent_dir = pathlib.Path(text_dir).parent
list(parent_dir.iterdir())
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/illiad/cowper.txt
819200/815980 [==============================] - 0s 0us/step
827392/815980 [==============================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/illiad/derby.txt
811008/809730 [==============================] - 0s 0us/step
819200/809730 [==============================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/illiad/butler.txt
811008/807992 [==============================] - 0s 0us/step
819200/807992 [==============================] - 0s 0us/step
[PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/derby.txt'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/butler.txt'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/cowper.txt'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/fashion-mnist'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/mnist.npz')]
قم بتحميل مجموعة البيانات
في السابق ، مع tf.keras.utils.text_dataset_from_directory ، تم التعامل مع جميع محتويات الملف كمثال واحد. هنا ، ستستخدم tf.data.TextLineDataset ، المصمم لإنشاء tf.data.Dataset من ملف نصي حيث يكون كل مثال عبارة عن سطر من النص من الملف الأصلي. TextLineDataset مفيد للبيانات النصية التي تعتمد بشكل أساسي على الأسطر (على سبيل المثال ، الشعر أو سجلات الأخطاء).
كرر من خلال هذه الملفات ، وتحميل كل واحد في مجموعة البيانات الخاصة به. يجب تسمية كل مثال على حدة ، لذا استخدم Dataset.map لتطبيق وظيفة المُصنِّف على كل مثال. سيؤدي هذا إلى تكرار كل مثال في مجموعة البيانات ، وإرجاع أزواج ( example, label ).
def labeler(example, index):
return example, tf.cast(index, tf.int64)
labeled_data_sets = []
for i, file_name in enumerate(FILE_NAMES):
lines_dataset = tf.data.TextLineDataset(str(parent_dir/file_name))
labeled_dataset = lines_dataset.map(lambda ex: labeler(ex, i))
labeled_data_sets.append(labeled_dataset)
بعد ذلك ، ستقوم بدمج مجموعات البيانات المسماة هذه في مجموعة بيانات واحدة باستخدام Dataset.concatenate ، وتبديلها باستخدام Dataset.shuffle :
BUFFER_SIZE = 50000
BATCH_SIZE = 64
VALIDATION_SIZE = 5000
all_labeled_data = labeled_data_sets[0]
for labeled_dataset in labeled_data_sets[1:]:
all_labeled_data = all_labeled_data.concatenate(labeled_dataset)
all_labeled_data = all_labeled_data.shuffle(
BUFFER_SIZE, reshuffle_each_iteration=False)
اطبع بعض الأمثلة كما كان من قبل. لم يتم تجميع مجموعة البيانات حتى الآن ، وبالتالي فإن كل إدخال في all_labeled_data يتوافق مع نقطة بيانات واحدة:
for text, label in all_labeled_data.take(10):
print("Sentence: ", text.numpy())
print("Label:", label.numpy())
Sentence: b'Beneath the yoke the flying coursers led.' Label: 1 Sentence: b'Too free a range, and watchest all I do;' Label: 1 Sentence: b'defence of their ships. Thus would any seer who was expert in these' Label: 2 Sentence: b'"From morn to eve I fell, a summer\'s day,"' Label: 0 Sentence: b'went to the city bearing a message of peace to the Cadmeians; on his' Label: 2 Sentence: b'darkness of the flying night, and tell it to Agamemnon. This might' Label: 2 Sentence: b"To that distinction, Nestor's son, whom yet" Label: 0 Sentence: b'A sounder judge of honour and disgrace:' Label: 1 Sentence: b'He wept as he spoke, and the elders sighed in concert as each thought' Label: 2 Sentence: b'to gather his bones for the silt in which I shall have hidden him, and' Label: 2
جهز مجموعة البيانات للتدريب
بدلاً من استخدام tf.keras.layers.TextVectorization لمعالجة مجموعة البيانات النصية مسبقًا ، ستستخدم الآن واجهات برمجة تطبيقات TensorFlow Text لتوحيد البيانات وترميزها ، وإنشاء مفردات واستخدام tf.lookup.StaticVocabularyTable لتعيين الرموز المميزة إلى أعداد صحيحة لتغذية نموذج. (تعرف على المزيد حول نص TensorFlow ).
حدد وظيفة لتحويل النص إلى أحرف صغيرة وترميزها:
- يوفر نص TensorFlow العديد من الرموز المميزة. في هذا المثال ، ستستخدم
text.UnicodeScriptTokenizerمجموعة البيانات. - ستستخدم
Dataset.mapلتطبيق الرمز المميز على مجموعة البيانات.
tokenizer = tf_text.UnicodeScriptTokenizer()
def tokenize(text, unused_label):
lower_case = tf_text.case_fold_utf8(text)
return tokenizer.tokenize(lower_case)
tokenized_ds = all_labeled_data.map(tokenize)
يمكنك التكرار عبر مجموعة البيانات وطباعة بعض الأمثلة المميزة:
for text_batch in tokenized_ds.take(5):
print("Tokens: ", text_batch.numpy())
Tokens: [b'beneath' b'the' b'yoke' b'the' b'flying' b'coursers' b'led' b'.'] Tokens: [b'too' b'free' b'a' b'range' b',' b'and' b'watchest' b'all' b'i' b'do' b';'] Tokens: [b'defence' b'of' b'their' b'ships' b'.' b'thus' b'would' b'any' b'seer' b'who' b'was' b'expert' b'in' b'these'] Tokens: [b'"' b'from' b'morn' b'to' b'eve' b'i' b'fell' b',' b'a' b'summer' b"'" b's' b'day' b',"'] Tokens: [b'went' b'to' b'the' b'city' b'bearing' b'a' b'message' b'of' b'peace' b'to' b'the' b'cadmeians' b';' b'on' b'his']
بعد ذلك ، ستقوم ببناء مفردات من خلال فرز الرموز المميزة حسب التردد والاحتفاظ بأهم رموز VOCAB_SIZE :
tokenized_ds = configure_dataset(tokenized_ds)
vocab_dict = collections.defaultdict(lambda: 0)
for toks in tokenized_ds.as_numpy_iterator():
for tok in toks:
vocab_dict[tok] += 1
vocab = sorted(vocab_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
vocab = [token for token, count in vocab]
vocab = vocab[:VOCAB_SIZE]
vocab_size = len(vocab)
print("Vocab size: ", vocab_size)
print("First five vocab entries:", vocab[:5])
Vocab size: 10000 First five vocab entries: [b',', b'the', b'and', b"'", b'of']
لتحويل الرموز المميزة إلى أعداد صحيحة ، استخدم مجموعة tf.lookup.StaticVocabularyTable vocab سوف تقوم بتعيين الرموز المميزة إلى أعداد صحيحة في النطاق [ 2 ، vocab_size + 2 ]. كما هو الحال مع طبقة TextVectorization ، يتم حجز الرقم 0 للإشارة إلى الحشو و 1 محجوز للإشارة إلى الرمز المميز خارج المفردات (OOV).
keys = vocab
values = range(2, len(vocab) + 2) # Reserve `0` for padding, `1` for OOV tokens.
init = tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(
keys, values, key_dtype=tf.string, value_dtype=tf.int64)
num_oov_buckets = 1
vocab_table = tf.lookup.StaticVocabularyTable(init, num_oov_buckets)
أخيرًا ، حدد وظيفة لتوحيد مجموعة البيانات وترميزها وتوحيدها باستخدام الرمز المميز وجدول البحث:
def preprocess_text(text, label):
standardized = tf_text.case_fold_utf8(text)
tokenized = tokenizer.tokenize(standardized)
vectorized = vocab_table.lookup(tokenized)
return vectorized, label
يمكنك تجربة هذا في مثال واحد لطباعة الإخراج:
example_text, example_label = next(iter(all_labeled_data))
print("Sentence: ", example_text.numpy())
vectorized_text, example_label = preprocess_text(example_text, example_label)
print("Vectorized sentence: ", vectorized_text.numpy())
Sentence: b'Beneath the yoke the flying coursers led.' Vectorized sentence: [234 3 811 3 446 749 248 7]
الآن قم بتشغيل وظيفة ما قبل المعالجة على مجموعة البيانات باستخدام Dataset.map :
all_encoded_data = all_labeled_data.map(preprocess_text)
قسّم مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار
تقوم طبقة TextVectorization أيضًا بتجميع البيانات المتجهة وتثبيتها. الحشو مطلوب لأن الأمثلة الموجودة داخل الدُفعة يجب أن تكون بالحجم والشكل نفسه ، لكن الأمثلة في مجموعات البيانات هذه ليست كلها بنفس الحجم - كل سطر من النص له عدد مختلف من الكلمات.
تدعم tf.data.Dataset تقسيم مجموعات البيانات وتجميعها:
train_data = all_encoded_data.skip(VALIDATION_SIZE).shuffle(BUFFER_SIZE)
validation_data = all_encoded_data.take(VALIDATION_SIZE)
train_data = train_data.padded_batch(BATCH_SIZE)
validation_data = validation_data.padded_batch(BATCH_SIZE)
الآن ، لا تعد train_data validation_data من أزواج ( example, label ) ، ولكنها مجموعات من الدُفعات. كل دفعة عبارة عن زوج من ( العديد من الأمثلة ، العديد من الملصقات ) ممثلة كمصفوفات.
لتوضيح هذا:
sample_text, sample_labels = next(iter(validation_data))
print("Text batch shape: ", sample_text.shape)
print("Label batch shape: ", sample_labels.shape)
print("First text example: ", sample_text[0])
print("First label example: ", sample_labels[0])
Text batch shape: (64, 18) Label batch shape: (64,) First text example: tf.Tensor([234 3 811 3 446 749 248 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], shape=(18,), dtype=int64) First label example: tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)
نظرًا لأنك تستخدم 0 للحشو و 1 للرموز المميزة خارج المفردات (OOV) ، فقد زاد حجم المفردات بمقدار اثنين:
vocab_size += 2
قم بتكوين مجموعات البيانات للحصول على أداء أفضل كما كان من قبل:
train_data = configure_dataset(train_data)
validation_data = configure_dataset(validation_data)
تدريب النموذج
يمكنك تدريب نموذج على مجموعة البيانات هذه كما في السابق:
model = create_model(vocab_size=vocab_size, num_labels=3)
model.compile(
optimizer='adam',
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_data, validation_data=validation_data, epochs=3)
Epoch 1/3 697/697 [==============================] - 27s 9ms/step - loss: 0.5238 - accuracy: 0.7658 - val_loss: 0.3814 - val_accuracy: 0.8306 Epoch 2/3 697/697 [==============================] - 3s 4ms/step - loss: 0.2852 - accuracy: 0.8847 - val_loss: 0.3697 - val_accuracy: 0.8428 Epoch 3/3 697/697 [==============================] - 3s 4ms/step - loss: 0.1924 - accuracy: 0.9279 - val_loss: 0.3917 - val_accuracy: 0.8424
loss, accuracy = model.evaluate(validation_data)
print("Loss: ", loss)
print("Accuracy: {:2.2%}".format(accuracy))
79/79 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.3917 - accuracy: 0.8424 Loss: 0.391705721616745 Accuracy: 84.24%
تصدير النموذج
لجعل النموذج قادرًا على أخذ السلاسل الأولية كمدخلات ، ستقوم بإنشاء طبقة TextVectorization التي تؤدي نفس الخطوات مثل وظيفة المعالجة المسبقة المخصصة. نظرًا لأنك قمت بالفعل بتدريب المفردات ، يمكنك استخدام TextVectorization.set_vocabulary (بدلاً من TextVectorization.adapt ) ، والذي يقوم بتدريب مفردات جديدة.
preprocess_layer = TextVectorization(
max_tokens=vocab_size,
standardize=tf_text.case_fold_utf8,
split=tokenizer.tokenize,
output_mode='int',
output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
preprocess_layer.set_vocabulary(vocab)
export_model = tf.keras.Sequential(
[preprocess_layer, model,
layers.Activation('sigmoid')])
export_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# Create a test dataset of raw strings.
test_ds = all_labeled_data.take(VALIDATION_SIZE).batch(BATCH_SIZE)
test_ds = configure_dataset(test_ds)
loss, accuracy = export_model.evaluate(test_ds)
print("Loss: ", loss)
print("Accuracy: {:2.2%}".format(accuracy))
2022-02-05 02:26:40.203675: W tensorflow/core/grappler/optimizers/loop_optimizer.cc:907] Skipping loop optimization for Merge node with control input: sequential_4/text_vectorization_2/UnicodeScriptTokenize/Assert_1/AssertGuard/branch_executed/_185 79/79 [==============================] - 6s 8ms/step - loss: 0.4955 - accuracy: 0.7964 Loss: 0.4955357015132904 Accuracy: 79.64%
الخسارة والدقة للنموذج في مجموعة التحقق من الصحة المشفرة والنموذج المُصدَّر على مجموعة التحقق الأولية هي نفسها ، كما هو متوقع.
تشغيل الاستدلال على البيانات الجديدة
inputs = [
"Join'd to th' Ionians with their flowing robes,", # Label: 1
"the allies, and his armour flashed about him so that he seemed to all", # Label: 2
"And with loud clangor of his arms he fell.", # Label: 0
]
predicted_scores = export_model.predict(inputs)
predicted_labels = tf.argmax(predicted_scores, axis=1)
for input, label in zip(inputs, predicted_labels):
print("Question: ", input)
print("Predicted label: ", label.numpy())
2022-02-05 02:26:43.328949: W tensorflow/core/grappler/optimizers/loop_optimizer.cc:907] Skipping loop optimization for Merge node with control input: sequential_4/text_vectorization_2/UnicodeScriptTokenize/Assert_1/AssertGuard/branch_executed/_185 Question: Join'd to th' Ionians with their flowing robes, Predicted label: 1 Question: the allies, and his armour flashed about him so that he seemed to all Predicted label: 2 Question: And with loud clangor of his arms he fell. Predicted label: 0
تنزيل المزيد من مجموعات البيانات باستخدام TensorFlow Datasets (TFDS)
يمكنك تنزيل المزيد من مجموعات البيانات من مجموعات بيانات TensorFlow .
في هذا المثال ، ستستخدم مجموعة بيانات IMDB Large Movie Review لتدريب نموذج لتصنيف المشاعر:
# Training set.
train_ds = tfds.load(
'imdb_reviews',
split='train[:80%]',
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle_files=True,
as_supervised=True)
# Validation set.
val_ds = tfds.load(
'imdb_reviews',
split='train[80%:]',
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle_files=True,
as_supervised=True)
اطبع بعض الأمثلة:
for review_batch, label_batch in val_ds.take(1):
for i in range(5):
print("Review: ", review_batch[i].numpy())
print("Label: ", label_batch[i].numpy())
Review: b"Instead, go to the zoo, buy some peanuts and feed 'em to the monkeys. Monkeys are funny. People with amnesia who don't say much, just sit there with vacant eyes are not all that funny.<br /><br />Black comedy? There isn't a black person in it, and there isn't one funny thing in it either.<br /><br />Walmart buys these things up somehow and puts them on their dollar rack. It's labeled Unrated. I think they took out the topless scene. They may have taken out other stuff too, who knows? All we know is that whatever they took out, isn't there any more.<br /><br />The acting seemed OK to me. There's a lot of unfathomables tho. It's supposed to be a city? It's supposed to be a big lake? If it's so hot in the church people are fanning themselves, why are they all wearing coats?" Label: 0 Review: b'Well, was Morgan Freeman any more unusual as God than George Burns? This film sure was better than that bore, "Oh, God". I was totally engrossed and LMAO all the way through. Carrey was perfect as the out of sorts anchorman wannabe, and Aniston carried off her part as the frustrated girlfriend in her usual well played performance. I, for one, don\'t consider her to be either ugly or untalented. I think my favorite scene was when Carrey opened up the file cabinet thinking it could never hold his life history. See if you can spot the file in the cabinet that holds the events of his bathroom humor: I was rolling over this one. Well written and even better played out, this comedy will go down as one of this funnyman\'s best.' Label: 1 Review: b'I remember stumbling upon this special while channel-surfing in 1965. I had never heard of Barbra before. When the show was over, I thought "This is probably the best thing on TV I will ever see in my life." 42 years later, that has held true. There is still nothing so amazing, so honestly astonishing as the talent that was displayed here. You can talk about all the super-stars you want to, this is the most superlative of them all!<br /><br />You name it, she can do it. Comedy, pathos, sultry seduction, ballads, Barbra is truly a story-teller. Her ability to pull off anything she attempts is legendary. But this special was made in the beginning, and helped to create the legend that she quickly became. In spite of rising so far in such a short time, she has fulfilled the promise, revealing more of her talents as she went along. But they are all here from the very beginning. You will not be disappointed in viewing this.' Label: 1 Review: b"Firstly, I would like to point out that people who have criticised this film have made some glaring errors. Anything that has a rating below 6/10 is clearly utter nonsense.<br /><br />Creep is an absolutely fantastic film with amazing film effects. The actors are highly believable, the narrative thought provoking and the horror and graphical content extremely disturbing. <br /><br />There is much mystique in this film. Many questions arise as the audience are revealed to the strange and freakish creature that makes habitat in the dark rat ridden tunnels. How was 'Craig' created and what happened to him?<br /><br />A fantastic film with a large chill factor. A film with so many unanswered questions and a film that needs to be appreciated along with others like 28 Days Later, The Bunker, Dog Soldiers and Deathwatch.<br /><br />Look forward to more of these fantastic films!!" Label: 1 Review: b"I'm sorry but I didn't like this doc very much. I can think of a million ways it could have been better. The people who made it obviously don't have much imagination. The interviews aren't very interesting and no real insight is offered. The footage isn't assembled in a very informative way, either. It's too bad because this is a movie that really deserves spellbinding special features. One thing I'll say is that Isabella Rosselini gets more beautiful the older she gets. All considered, this only gets a '4.'" Label: 0
يمكنك الآن معالجة البيانات مسبقًا وتدريب نموذج كما كان من قبل.
جهز مجموعة البيانات للتدريب
vectorize_layer = TextVectorization(
max_tokens=VOCAB_SIZE,
output_mode='int',
output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
# Make a text-only dataset (without labels), then call `TextVectorization.adapt`.
train_text = train_ds.map(lambda text, labels: text)
vectorize_layer.adapt(train_text)
def vectorize_text(text, label):
text = tf.expand_dims(text, -1)
return vectorize_layer(text), label
train_ds = train_ds.map(vectorize_text)
val_ds = val_ds.map(vectorize_text)
# Configure datasets for performance as before.
train_ds = configure_dataset(train_ds)
val_ds = configure_dataset(val_ds)
إنشاء النموذج وتكوينه وتدريبه
model = create_model(vocab_size=VOCAB_SIZE + 1, num_labels=1)
model.summary()
Model: "sequential_5"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding_2 (Embedding) (None, None, 64) 640064
conv1d_2 (Conv1D) (None, None, 64) 20544
global_max_pooling1d_2 (Glo (None, 64) 0
balMaxPooling1D)
dense_3 (Dense) (None, 1) 65
=================================================================
Total params: 660,673
Trainable params: 660,673
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
model.compile(
loss=losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_ds, validation_data=val_ds, epochs=3)
Epoch 1/3 313/313 [==============================] - 3s 7ms/step - loss: 0.5417 - accuracy: 0.6618 - val_loss: 0.3752 - val_accuracy: 0.8244 Epoch 2/3 313/313 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.2996 - accuracy: 0.8680 - val_loss: 0.3165 - val_accuracy: 0.8632 Epoch 3/3 313/313 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.1845 - accuracy: 0.9276 - val_loss: 0.3217 - val_accuracy: 0.8674
loss, accuracy = model.evaluate(val_ds)
print("Loss: ", loss)
print("Accuracy: {:2.2%}".format(accuracy))
79/79 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3217 - accuracy: 0.8674 Loss: 0.32172858715057373 Accuracy: 86.74%
تصدير النموذج
export_model = tf.keras.Sequential(
[vectorize_layer, model,
layers.Activation('sigmoid')])
export_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# 0 --> negative review
# 1 --> positive review
inputs = [
"This is a fantastic movie.",
"This is a bad movie.",
"This movie was so bad that it was good.",
"I will never say yes to watching this movie.",
]
predicted_scores = export_model.predict(inputs)
predicted_labels = [int(round(x[0])) for x in predicted_scores]
for input, label in zip(inputs, predicted_labels):
print("Question: ", input)
print("Predicted label: ", label)
Question: This is a fantastic movie. Predicted label: 1 Question: This is a bad movie. Predicted label: 0 Question: This movie was so bad that it was good. Predicted label: 0 Question: I will never say yes to watching this movie. Predicted label: 0
استنتاج
أظهر هذا البرنامج التعليمي عدة طرق لتحميل النص ومعالجته مسبقًا. كخطوة تالية ، يمكنك استكشاف برامج تعليمية إضافية عن المعالجة المسبقة للنص TensorFlow Text ، مثل:
يمكنك أيضًا العثور على مجموعات بيانات جديدة في مجموعات بيانات TensorFlow . ولمعرفة المزيد حول tf.data ، راجع الدليل الخاص ببناء خطوط أنابيب الإدخال .